Spark支持以多种方式部署，支持Java、Scala、Python和R等编程语言，并支持SQL、流媒体数据、机器学习和图形处理。...结构化流 结构化流Structured Streaming(在Spark 2.x中添加)将会改进Spark SQL对Spark Core API的优化：更高级别的API和更容易编写应用程序的抽象。...然而，结构化流是面向平台的流媒体应用程序的未来，因此，如果你正在构建一个新的流媒体应用程序，你应该使用结构化的流媒体。...历史版本Spark流媒体api将继续得到支持，但项目建议将其移植到结构化的流媒体上，因为新方法使得编写和维护流代码更容易忍受。 Apache Spark的下一步如何发展？...更妙的是，因为结构化流是在Spark SQL引擎之上构建的，因此利用这种新的流媒体技术将不需要任何代码更改。 除了提高流处理性能，Apache Spark还将通过深度学习管道增加对深度学习的支持。
Spark SQL中对Json支持的详细介绍 在这篇文章中，我将介绍一下Spark SQL对Json的支持，这个特性是Databricks的开发者们的努力结果，它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON...而Spark SQL中对JSON数据的支持极大地简化了使用JSON数据的终端的相关工作，Spark SQL对JSON数据的支持是从1.1版本开始发布，并且在Spark 1.2版本中进行了加强。...并且可能消除掉JSON这种半结构化(semi-structured)的数据格式的好处。...SQL中对JSON的支持 Spark SQL提供了内置的语法来查询这些JSON数据，并且在读写过程中自动地推断出JSON数据的模式。...即使JSON数是半结构化的数据，并且不同的元素肯恩好拥有不同的模式，但是Spark SQL仍然可以解决这些问题。
Spark Core API 的大部分是构建于 RDD 概念之上，支持传统的映射和缩减功能，还为连接数据集、过滤、采样和聚合提供了内置的支持。...Spark SQL 专注于结构化数据的处理，借用了 R 和 Python 的数据框架（在 Pandas 中）。...，所有这些都使用纯粹的流媒体方法而不是批量微操作。...Apache Spark 的下一步是什么尽管结构化数据流为 Spark Streaming 提供了高级改进，但它目前依赖于处理数据流的相同微量批处理方案。...更好的是，因为结构化流媒体是建立在 Spark SQL 引擎之上的，所以利用这种新的流媒体技术将不需要更改代码。
Spark Core API 的大部分是构建于 RDD 概念之上，支持传统的映射和缩减功能，还为连接数据集、过滤、采样和聚合提供了内置的支持。...Spark SQL 专注于结构化数据的处理，借用了 R 和 Python 的数据框架(在 Pandas 中)。...，所有这些都使用纯粹的流媒体方法而不是批量微操作。...Apache Spark 的下一步是什么? 尽管结构化数据流为 Spark Streaming 提供了高级改进，但它目前依赖于处理数据流的相同微量批处理方案。...更好的是，因为结构化流媒体是建立在 Spark SQL 引擎之上的，所以利用这种新的流媒体技术将不需要更改代码。
Spark Core API 的大部分是构建于 RDD 概念之上，支持传统的映射和缩减功能，还为连接数据集、过滤、采样和聚合提供了内置的支持。...Spark SQL 专注于结构化数据的处理，借用了 R 和 Python 的数据框架（在 Pandas 中）。...，所有这些都使用纯粹的流媒体方法而不是批量微操作。...Apache Spark 的下一步是什么? 尽管结构化数据流为 Spark Streaming 提供了高级改进，但它目前依赖于处理数据流的相同微量批处理方案。...更好的是，因为结构化流媒体是建立在 Spark SQL 引擎之上的，所以利用这种新的流媒体技术将不需要更改代码。
Spark Core API 的大部分是构建于 RDD 概念之上，支持传统的映射和缩减功能，还为连接数据集、过滤、采样和聚合提供了内置的支持。...Spark SQL 专注于结构化数据的处理，借用了 R 和 Python 的数据框架(在 Pandas 中)。...，所有这些都使用纯粹的流媒体方法而不是批量微操作。 ...■Apache Spark 的下一步是什么? 尽管结构化数据流为 Spark Streaming 提供了高级改进，但它目前依赖于处理数据流的相同微量批处理方案。...更好的是，因为结构化流媒体是建立在 Spark SQL 引擎之上的，所以利用这种新的流媒体技术将不需要更改代码。
如果数据库不支持优先级队列，管理员甚至会取消你的查询，腾出一些资源，用于更紧迫的查询。...SnappyData SnappyData 是一种开源内存混合分析平台，它在一个引擎中提供了OLTP、OLAP和数据流（Streaming）。...数据库引擎本身是通过扩展Apache Spark而构建的（因而它与Spark全面兼容）。内存核心还通过精选的分层采样及其他概率结构提供了AQP。...它还内置了支持数据流的功能，这让你可以构建样本，并且实时更新样本，以响应入站数据流。...Oracle 12C还提供了物化视图支持，那样用户甚至可以预先计算近似聚集。虽然近似百分比和count distinct查询大有用处，实际上也很常见，但是并不广泛支持其他类型的查询。
一、Spark SQL简介 Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块，主要用于操作结构化数据。...它具有以下特点： 能够将 SQL 查询与 Spark 程序无缝混合，允许您使用 SQL 或 DataFrame API 对结构化数据进行查询； 支持多种开发语言； 支持多达上百种的外部数据源，包括 Hive...二、DataFrame & DataSet 2.1 DataFrame 为了支持结构化数据的处理，Spark SQL 提供了新的数据结构 DataFrame。...如果你想使用函数式编程而不是 DataFrame API，则使用 RDDs； 如果你的数据是非结构化的 (比如流媒体或者字符流)，则使用 RDDs， 如果你的数据是结构化的 (如 RDBMS 中的数据)...在 Spark 2.0 后，为了方便开发者，Spark 将 DataFrame 和 Dataset 的 API 融合到一起，提供了结构化的 API(Structured API)，即用户可以通过一套标准的
对比Spark，Kafka的在流行度上可能稍有逊色，但是却被广泛运用于一些大型网络公司的应用架构中。...Kafka最初是由LinkedIn设计的实时消息系统，当下已经被很多网络公司用于将Web应用消息快速传递到合适的数据服务中。...image.png 除了Kafka之外，Hortonworks已经分别整合了Spark与Storm。...考虑到Hadoop的批处理设计，这项工作确实有着重要的意义。...53ffec6b4ae09_middle.jpg 在Spark上，Hortonworks CTO Eric Baldeschwieler表示，Spark在不久的将来会取代Hadoop MapReduce
设计并实现同时支持多种视频格式的流媒体点播系统 我之前有篇文章介绍过如果实现一个C/S模式的Flv点播系统，Flv格式简单，处理起来也比较轻松，不过，实际工作中，需要点播的影片，岂会只有Flv这一种格式...从这点考虑出发，做一个支持多种视频格式的点播系统，就显得很有必要了。 ...本人不才，做了这个尝试，目前已经支持AVI、TS、FLV、F4V格式在同一个点播系统中的播放和拖动，而且不存在拖动后花屏的现象。下面我介绍一下这个点播系统的设计方案和架构。...Client端 相对比较简单，当然，原因是我采用了libvlc作为播放器内核，vlc对于播放网络流的支持，恐怕是最好的，这省去了你自己写播放器的工作。...目前，该解析器已经支持AVI格式解析、TS格式解析、FLV格式解析和F4V格式解析，正在写ASF格式解析，往后也还会增加。
优点： 极低的延迟，真正的流，成熟和高吞吐量 非常适合简单的流媒体用例 缺点 没有状态管理 没有高级功能，例如事件时间处理，聚合，开窗，会话，水印等 一次保证 Spark Streaming : Spark...Spark Streaming是随Spark免费提供的，它使用微批处理进行流媒体处理。...在2.0版本之前，Spark Streaming有一些严重的性能限制，但是在新版本2.0+中，它被称为结构化流，并具有许多良好的功能，例如自定义内存管理（类似flink），水印，事件时间处理支持等。...另外，结构化流媒体更加抽象，在2.3.0版本以后，可以选择在微批量和连续流媒体模式之间进行切换。连续流模式有望带来像Storm和Flink这样的子延迟，但是它仍处于起步阶段，操作上有很多限制。...像Spark一样，它也支持Lambda架构。但是实现与Spark完全相反。
准备条件: a,创建/usr/local/lighttpd文件夹,用于安装lighttpd b,创建lighttpd用户password为lighttpd账号,用于lighttpd的启动用户 c,安装prce...软件包,Perl兼容的规则表达式库.下载地址 http://sourceforge.net/projects/pcre/files/pcre/7.7/pcre-7.7.tar.gz/download 1...,首先去官网http://www.lighttpd.net/下载相应的安装文件(眼下最新1.4.35)。...改动lighttpd.conf的var.log_root的值为”/var/log/lighttpd” 10,改动lighttpd的ipport信息 server.port = 8080 ## ## Use...server.use-ipv6 = "disable" ## ## bind to a specific IP ## server.bind = "192.168.10.1" 11,改动 modules.conf文件,用来支持
NPlayer 是由 Typescript 加 Sass 编写，无任何第三方运行时依赖，Gzip 大小只有 21KB，兼容 IE11，支持 SSR。...流媒体 现在大家看的网络视频一般不会直接用 .mp4 文件了，而是使用 HLS，DASH 这些流媒体协议。NPlayer 支持接入任何流媒体协议。...其实使用上面提到的流媒体协议可以非常轻松的实现这些功能，下面就用 NPlayer 来实现清晰度切换吧。（如果代码有困难，最好先阅读 控制条章节）。...弹幕 NPlayer 的弹幕功能可以保持大量弹幕而不卡顿，弹幕系统体验和性能与 B 站弹幕十分相似，支持非常多的设置，弹幕防碰撞、弹幕速度、字体、速度、透明度、显示区域、无限弹幕等。...弹幕实现 NPlayer 的弹幕系统尝试了多种实现方案，最终选择了 CSS3 中的 transform 和 transition 方式，它也是 B 站弹幕默认选择的方案，当然 B 站还支持 canvas
获取、转换和分析数据； Google MapReduce ：MapReduce框架； Google MillWheel ：容错流处理框架； JAQL ：用于处理结构化、半结构化和非结构化数据工作的声明性编程语言...，Dremel的实现； Pivotal HAWQ：Hadoop的类SQL的数据仓库系统； RainstorDB：用于存储大规模PB级结构化和半结构化数据的数据库； Spark Catalyst：用于...Spark和Shark的查询优化框架； SparkSQL：使用Spark操作结构化数据； Splice Machine：一个全功能的Hadoop上的SQL RDBMS，并带有ACID事务； Stinger...SAMOA：分布式流媒体机器学习框架； scikit-learn：scikit-learn为Python中的机器学习； Spark MLlib：Spark中一些常用的机器学习（ML）功能的实现；...中的R； Qubole：为自动缩放Hadoop集群，内置的数据连接器； Sense：用于数据科学和大数据分析的云平台； SnappyData：用于实时运营分析的分布式内存数据存储，提供建立在Spark
获取、转换和分析数据； Google MapReduce：MapReduce框架； Google MillWheel：容错流处理框架； JAQL：用于处理结构化、半结构化和非结构化数据工作的声明性编程语言...，Dremel的实现； Pivotal HAWQ：Hadoop的类SQL的数据仓库系统； RainstorDB：用于存储大规模PB级结构化和半结构化数据的数据库； Spark Catalyst：用于Spark...和Shark的查询优化框架； SparkSQL：使用Spark操作结构化数据； Splice Machine：一个全功能的Hadoop上的SQL RDBMS，并带有ACID事务； Stinger：用于Hive...：为自动缩放Hadoop集群，内置的数据连接器； Sense：用于数据科学和大数据分析的云平台； SnappyData：用于实时运营分析的分布式内存数据存储，提供建立在Spark单一集成集群中的数据流分析...、OLTP（联机事务处理）和OLAP（联机分析处理）； Snowplow：企业级网络和事件分析，由Hadoop、Kinesis、Redshift 和Postgres提供技术支持； SparkR：Spark
RTSP被用于建立控制媒体流的传输，我们的流媒体服务器根据不同的传输协议分为不同的产品，支持RTSP传输的产品就是EasyNVR，实现流媒体协议转换、转码和流媒体分发工作，最终可以分发出RTSP、RTMP...作为一个应用层协议，RTSP提供了一个可供扩展的框架，它的意义在于使得实时流媒体数据的受控和点播变得可能。RTSP在制定时较多地参考了HTTP/1.1协议，甚至许多描述与HTTP/1.1完全相同。...由RTSP控制的媒体流集合可以用表示描述（Presentation Description）来定义，所谓表示是指流媒体服务器提供给客户端的一个或者多个媒体流的集合，而表示描述则包含了一个表示中各个媒体流的相关信息...RTSP协议目前支持以下操作： 检索媒体：允许用户通过HTTP或者其它方法向媒体服务器提交一个表示描述。...我们的流媒体服务器EasyNVR基于RTSP协议，实现了让用户随时随地想看就看的目的，不拘泥、不受限于摄像机的品牌厂商及其配套平台，只要是网络监控摄像机IPC、硬盘录像机NVR、且设备支持标准的RTSP
Spark:Spark是一个兼容Hadoop数据源的内存数据处理平台，运行速度相比于HadoopMapReduce更快。...DataTorrent：DataTorrent是实时流媒体平台，可使企业执行数据处理或转换结构化与非结构化数据、实时数据流到数据中心。该产品主要利用Hadoop2.0和YARN技术。...SpringXD：通过任意数量的处理器，SpringXD架构支持事件驱动的数据流摄入。流是由Spring集成适配器支持。...SQLStream:SQLStream为流媒体分析、可视化和机器数据持续集成提供了一个分布式流处理平台。...用户可直接查询存储在HDFS和ApacheHBase的数据，无需进行数据迁移或转换。 Shark:Shark是一种与ApacheHive兼容的Spark数据仓库系统。
目前 TiSpark 暂时不支持 update 和 delete 的操作（和 TiSpark 作者沟通，后续会考虑支持这两个操作），我们便尝试了两种方案，一部分执行类似于 Hive，采用 insert...into 一张新表的方式来解决；另外一部分，我们引入了 Spark 中的 Snappydata 作为一部分内存表存储，在 Snappydata 中进行 update 和 delete，以达到想要的目的。...在未来，我们打算采用 Spark Streaming 作为调度工具，每次执行完成之后记录时间戳，Spark Streaming 只需监控时间戳变化即可，能够避免多次初始化的耗时，通过 Spark 监控，...TiDB 官方支持 在迁移过程中，我们得到了 TiDB 官方很好的支持，其中也包括 TiSpark 相关的技术负责人，一些 TiSpark 的 Corner Case 及使用问题，我们都会在群里抛出，TiDB...与此同时，我们也得到 TiDB 官方人员的确认，TiDB 将于近期支持视图、分区表，并会持续增强 SQL 优化器，同时也会提供一款名为 TiDB Wormhole 的异构平台数据实时迁移工具来便捷的支持用户的多元化迁移需求
，同时支持类的标准化和处理数据； etcML：机器学习文本分类； Etsy Conjecture：Scalding中可扩展的机器学习； Google Sibyl：Google中的大规模机器学习系统； GraphLab...； PredictionIO：建于Hadoop、Mahout和Cascading上的机器学习服务器； SAMOA：分布式流媒体机器学习框架； scikit-learn：scikit-learn为Python...中的机器学习； Spark MLlib：Spark中一些常用的机器学习（ML）功能的实现； Vowpal Wabbit：微软和雅虎发起的学习系统； WEKA：机器学习软件套件； BidMach：CPU和加速...：为自动缩放Hadoop集群，内置的数据连接器； Sense：用于数据科学和大数据分析的云平台； SnappyData：用于实时运营分析的分布式内存数据存储，提供建立在Spark单一集成集群中的数据流分析...、OLTP（联机事务处理）和OLAP（联机分析处理）； Snowplow：企业级网络和事件分析，由Hadoop、Kinesis、Redshift 和Postgres提供技术支持； SparkR：Spark
在他们短暂的竞争中，Spark一直在优化它的实时流媒体功能，2.3版本(2月份发布)引入了连续处理模型，将流处理延迟降低到毫秒。...在结构化流发布之前，这是早期Spark流用户的一个常见问题。 另一方面，作为流媒体引擎的Flink从一开始就必须面对这个问题，并引入了托管状态作为通用解决方案。...后来，为了简化用户的开发，在Spark 2.0 (DataFrame = Dataset [Row])中引入并整合了更高级别的DataFrame(在RDD中向结构化数据中添加列)和Dataset(向DataFrame...Spark SQL支持也相对较早地引入。随着特定于场景的api的不断改进，比如结构化流以及与机器学习和深度学习的集成，Spark的api变得非常容易使用，现在已经成为该框架最强大的方面之一。 ?...最初Spark流处理的方法过于简单，在更复杂的处理中出现了问题。Spark 2.0中引入的结构化流，清理了流语义，并增加了对事件时处理和端到端一致性的支持。
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